設計一個TOF車載雷射雷達系統，首先要確定系統需要探測的最小目標、該目標的反射率，以及該目標的距離、視野範圍。上述這些因素會定義系統的角解析度。同時，在該基礎上計算最小訊噪比（SNR），這也是後續軟體判定檢測物件真／假的重要檢測標準。
1. 檢測距離
我們以自動駕駛汽車，防撞的應用來舉例。
最小目標為：小轎車4.8m × 1.8 m的外形尺寸。
目標的反射率：取決於物體本身的性質（表面狀況）。這裡不詳細討論，假設目標可以很好的反射。
以汽車100公里／小時的速度來計算，不僅考慮以100 km/h速度行駛的車輛，還要考慮以相同速度反向行駛的另一輛車輛。因此，雷達系統需要能夠檢測到200公里／小時的物體，也就是每秒相對運動至少50m。
當然，還要考慮如非線性速度、停車距離、規避動作等複雜情況。所以一般說來，高速應用需要雷射雷達系統檢測更遠的距離。
2. 視野範圍（ FOV ）
對於不同的應用，不同的環境，視野範圍的選擇也不一樣。
如上圖，對於自動駕駛車輛和自動地面車輛的物件檢測和防撞等應用，可以使用16像素FOV。在大客車應用中，可以用4 × 4網格矩陣，以檢測系統周圍的物體，做為車輛的安全元件。
3. 角度解析度
確定FOV之後，我們可以計算相應的解析度。FOV可以分為垂直FOV（VFOV）和水平FOV（HFOV）。
當雷射二極體陣列選定之後，例如下圖，一行16個雷射二極體組成一個陣列，每個像素尺寸為2mm × 0.8mm，採用20mm焦距的鏡頭。
於是，可以利用三角函數計算每個像素對應的VFOV與HFOV。
圖 3 ： VFOV 與 HFOV 的計算（ 圖片來源： ADI ）
因此，根據三角函數我們可以得出每個像素，VFOV=5.7°，HFOV=2.292°。有了VFOV/HFOV，我們就可以得知在某一特定距離，實物尺寸與像素的關係。
角度解析度
換一個場景，假設FOV=1°，即1°角度解析度，在200 m距離時，一個像素點對應於2 × Tan（0.5°）× 200m = 3.5m長的物體。即1°角解析度會轉換成每側3.5米像素。對於4.8m×1.8 m小轎車來說，很難檢測。
當FOV=0.1°，即0.1°角度解析度，在200 m距離時，一個像素點對應於2 × Tan（0.05°）×200m = 0.35m長的物體。
對於一個4.8m × 1.8m長的小轎車，在200m距離時，至少可以有5個像素寬度的成像。
精細的角度解析度使車載雷達系統能夠從單一物件接收多個像素的返回信號。因此，在這個系統下，甚至有可能區分汽車和摩托車。
4. 距離精度與最小訊噪比（ SNR ）
距離（或深度）、精度都與ADC取樣速率相關。距離精度允許系統準確地知道一個物體有多遠。這對於移動的應用來說，非常重要。
假設ADC取樣週期Δt為1ns採樣時段，我們可以計算距離d=(c×Δt)/2 = 15cm。其中，c是光速，即使用1GSPS ADC的距離精度可達到15cm。
可以採用更複雜的技術（例如過取樣插值）來改善範圍測量精度。相關方案，可參考《ADI應用筆記：過取樣插值DAC》，這裡就不擴展介紹了。
據估計，大約可以將範圍測量精度提升SNR的平方根。匹配濾波器是用於處理資料的性能最高的演算法之一，它可以在插入之後最大化SNR，以得出最高的範圍測量精度。
5. 雷射雷達系統拓撲結構
以ADI的方案為例，雷射雷達系統的拓撲結構如下：
圖 4 ： ADI 雷射雷達系統拓撲結構（圖片來源： ADI ）
相關產品：
- Digi-Key TOF 圖像傳感器
- Digi-Key ADDI9036 開發板 AD-FXTOF1-EBZ， AD-96TOF1-EBZ
- 激光二極管驅動器 ADI ADP3634